Dalı. * Yrd. Doç. Dr. Kafkas Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü Sayısal Yöntemler Anabilim

Transkript

1 Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümleri ile Kamu Yönetimi Bölümlerinin Göreceli Performanslarının Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Ölçülmesi: KPSS 2008 Verilerine Dayalı Bir Uygulama Cavit YEŞİLYURT * ÖZET Veri Zarflama Analizi, çoklu girdi ve çoklu çıktı kullanan birbirlerine benzer birimlerin göreceli performanslarının ölçümünde kullanılan matematik programlama tabanlı bir ölçüm yöntemidir. Bu çalışmada, üniversitelerin Kamu Yönetimi Bölümleri ile bu bölümlerle benzer program izleyen Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümlerinin 2008 KPSS puanlarına göre öğretim performansları göreceli olarak incelenmiştir. Her iki bölümün mezunları da Kaymakamlık, Sayıştay denetçiliği, müfettiş yardımcılığı gibi birçok alanda eşit kabul edilebilmektedirler. Bu iş kollarının bir kısmı doğrudan KPSS sınavı ile eleman almakta, bir kısmı ise KPSS puanlarından belli düzeyleri aşanlar arasından mülakat ya da yazılı sınavla eleman almaktadırlar. Bu sebeple, kamu sektöründe bir işe yerleşme konusunda KPSS sınavlarından alınan puanlar bu bölümlerin başarım düzeylerinin tespitinde önemli bir ölçüt olmaktadır. Çalışmada, 2 adet Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümü ile 29 adet Kamu Yönetimi Bölümünün göreceli olarak performansları ölçülmüştür. Anahtar Kelimeler: Veri zarflama analizi, performans ölçümü, matematik programlama, KPSS, etkinlik. Measuring Relative Performance of Political Science and Public Administration and Public Administration Departmans By Using Data Envelopment Analyses: An Empirical Study Based on KPSS Exam Results in 2008 Abstract Data Envelopment Analysis (DEA) which is a mathematical programming based on efficiency measuring method is used to measure for similar units which use multiply input-output. In this study, relative academic learning performances of Political Science and Public Administration Departmants and Public Administration Departmants were measured relatively by using DEA according to the Results of 2008 KPSS Exam. Both of the graduating departmants accepted as equal in many areas such as administrative district, auditor, assistant inspector. Some of the public positions selected by KPSS exam directly whereas the others selected according to conversation and written exam among the student taking sufficient points in the KPSS. For this reason, to placed in the public sector, points taken in the KPSS is important measurement to determine success of the mentioned departments. In the study, two political science and public administration departmants and 29 public administration departments performans relatively measured. * Yrd. Doç. Dr. Kafkas Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü Sayısal Yöntemler Anabilim Dalı. 1

2 Key Word: Data envelopment analysis, performance measurement, Mathematical programming, KPSS, efficiency. I. GİRİŞ Birer performans boyutu olan etkinlik ve verimlilik kavramları, kâr amacı gütsün ya da gütmesin, bütün birimler için, çok önemlidir. Birimlerin, benzer birimler içerisinde nerede olduklarını görebilmeleri, ancak ölçülebilir verilerle periyodik olarak performans ölçümü yapmalarıyla mümkün olur. Karar verme birimleri bu ölçümle aynı zamanda üstün yönlerini ve zayıf yönlerini görebilecekler ve de gerekli önlemleri alabileceklerdir. Ölçme olmadan neyin iyi neyin kötü olduğuna, neye ve kime göre iyi ya da kötü olduğuna karar vermek mümkün değildir. Performans ölçümünün yapılmasında hangi verilerin kullanılacağı, performansa hangi açıdan bakıldığıyla yakından ilgilidir. St. Augustine s Lamet in Ulu Tanrım, ölçer dururum, ama ne ölçtüğümü bilmem sözleri ile ölçmenin de bir disiplin gerektirdiğini ve iyi bir değerlendirme yapabilmenin ön koşulunun sağlıklı bir ölçme olduğunu vurgular (Şimşek, 2000:1). Etkinlik ve verimliliğin bu denli önemli olması pek çok ölçüm yöntemleri geliştirilmesine neden olmuştur. Bunları, oran analizi, parametreli yöntemler ve parametresiz yöntemler olarak üç grupta toplamak mümkündür (Yeşilyurt, 2003: 79). Oran analizi, verimliğin ölçülmesinde kullanılan yöntemlerden en basitidir. Bu yaklaşımda, her bir oran verimlilikle ilgili boyutlardan sadece bir tanesini göz önüne alırken diğerlerini göz ardı etmektedir. Bu yöntemle, verimliliği incelenen birimin bazı oranlarla iyi bir durumda olduğu görülürken bazı oranlarla da oldukça zayıf olduğu görülebilmektedir. Parametreli yöntemlerle verimlilik ölçümünde, genel olarak regresyon teknikleri kullanılır. Parametresiz yöntemlerle ise, performans ölçümünde matematik programlama çözüm tekniği olarak benimsenmiştir (Yolalan, 1993: 4 5). Rekabet günümüz dünyasının ihmal edilemez bir gerçeğidir. Kâr amacı gütsün ya da gütmesin, mal ve hizmet üreten birimlerin varlıklarını sürdürebilmeleri rekabete ayak uydurabilmeleri ile mümkün olacaktır. Yüksek öğretim kurumları bilim ve teknoloji üretmelerinin yanı sıra kamu ya da özel sektöre iyi yetişmiş insan gücü yetiştirme misyonunu da üstlenmişlerdir. Bu bağlamda üniversitelerin, mezun ettikleri öğrencilerin ne denli yetişmiş olduklarını görebilmeleri, varsa eksikliklerini tamamlayabilmeleri, ancak ölçülebilir verilerle sürekli performans ölçümü yapmaları ile mümkün olabilecektir. Üniversitelerin, mezun ettikleri öğrencilerin yetişmişlik düzeylerini ölçebilmelerinin bir yolu da mezunlarının KPSS sınavından aldıkları puanlarlardır. Ayrıca Türkiye de üniversiteler ortaöğretim sonrası seçme sınavıyla (ÖSS) öğrenci aldıkları için buraları tercih edecek öğrenciler için de bu KPSS sınavı puanları bir gösterge olacaktır. Bu çalışmada, çoklu girdi ve çoklu çıktı kullanan karar verme birimlerinin etkinliklerini ölçmeye elverişli olan matematik programlama 2

3 tabanlı veri zarflama analizi yöntemiyle, Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümleri ile Kamu Yönetimi Bölümlerinin 2008 KPSS verilerine göre öğretim etkinliği hesaplanacaktır. Çalışmanın kapsamına, benzer girdi-çıktı kullanan 29 adedi Kamu Yönetimi Bölümü ve ikisi de Kamu Yönetimi ve Siyaset Bilimi olmak üzere toplam 31 adet Karar Verme Birimi dâhil edilmiştir. Çalışmanın teorik bölümünde, performans ve performans ölçümü üzerine kısa bir literatür araştırması yapılmış daha sonra da matematik programlama tabanlı performans ölçüm yöntemi olan veri zarflama analizi hakkında bilgi verilmiştir. II. Performans Kavramı Performans, genel anlamda, amaçlı ve planlanmış bir etkinlik sonucunda elde edileni, nicel ya da nitel olarak belirleyen bir kavramdır. Bir sistemin performansı, belirli bir zaman sonucundaki çıktısı ya da çalışma sonucudur. Bu sonuç, işletme amacının ya da görevinin yerine getirilme derecesi olarak algılanmalıdır. Bu durumda performans, işletme amaçlarının gerçekleştirilmesi için gösterilen tüm çabaların değerlendirilmesi olarak da tanımlanabilir (Akal, 2000: 1). Performans, amaçlanan hedeflere ne kadar ulaşılabilindiğinin nicel ve nitel olarak anlatımıdır (Besen, 1994: 28). Bu manada bir başka tanımlama da, görevin önceden belirlenen ölçütlere uygun olarak yerine getirilme derecesi, diğer bir ifadeyle amacın gerçekleştirilme oranı olarak yapılabilir. Performans bilgisi hedefler, planlar ve tasarlananlarla ilgili olarak karar almak amacıyla sistematik biçimde toplanan bilgidir. Bu bilgi, karar almada kanıt olarak yararlanmaya elverişli olan performans hakkındadır. Performans bilgisinin dört unsuru vardır. Bunlar; 1-Ölçü doğrudan ya da bir gösterge biçiminde olabilir. 2-Ölçüm prosedürü ölçü hakkındaki bilginin nasıl toplanacağını ve yorumlanacağını açıklar. 3-Başarıyı değerlendirmede yararlanılacak ölçütler somut hedefler, standartlar ya da karşılaştırma biçiminde olabilir. 4-Konuyla ilgili (bağlamsal) ve açıklayıcı bilgi ölçütlere uygun olarak ölçüye karşın başarıların ne olduğunun duyurulmasıdır (Özeren vd, 2002: 6 ). Kavram olarak performanstan söz ederken onun bileşenleri olarak düşünülebilecek olan, performans bilgisi, performans istatistiği, ölçü ve gösterge kavramlarını açıklamak yerinde olacaktır. Bunlardan performans bilgisi, tablolar, grafikler, tanımlamalar ve birtakım hedefleri anlatır. Performans istatistiği, sayısal performans bilgisini, ölçü performansın bazı yönlerinin doğrudan sayısal anlatımını ve gösterge de çıktı ya da performans hakkındaki bilgiyi verir (Yeşilyurt, 2003: 12). Özellikle işletme performansı söz konusu olduğunda ilk akla gelen verimlilik, üretkenlik ve etkenlik kavramları 3

4 olur. Performansın boyutları olan bu kavramlarında kısaca açıklanması yerinde olacaktır. A. Verimlilik Verimlilik, mal, hizmet ve diğer sonuçlarla ifade edilen çıktılarla, bunları üretmekte kullanılan kaynaklar arasındaki ilişkiyi ifade eder. Verimlilik, belli bir girdi ile maksimum çıktı elde etmek veya belli bir çıktıyı minimum girdi ile elde etmek anlamına gelir. Kalite, verimlilik açısından da önemlidir. Verimlilik artışı, kalitenin düşmesine neden olmamalıdır. Üretkenlik kavramı, verimlilik kavramı ile yakından ilgilidir (Yeşilyurt, 2003: 20). B. Üretkenlik Üretkenlik, üretilen mal ve hizmetlerin miktarı (çıktı) ile bunları üretmekte kullanılan kaynaklar (girdi) arasındaki ilişkidir. Üretkenlik çok zaman bir birim çıktının maliyeti veya süresi gibi ölçülerle ifade edilir. Verimlilik, üretkenliğin bir performans standardı ile karşılaştırılmasıdır. Üretkenliğin standartla karşılaştırılması kurumların verimliliğinin kabul edilebilir düzeyde olup olmadığını belirlemekte ve potansiyel gelişmeleri değerlendirmekte kullanılan temel araçlardan biridir. Verimlilik ölçümü için girdi ve çıktılara ilişkin kullanılabilir ve kabul edilebilir standartların olması gerekir (Yeşilyurt, 2003: 20). C. Etkinlik Etkinlik, örgütlerin tanımlanmış amaçlara ulaşmak amacıyla gerçekleştirdikleri etkinliklerin sonucunda bu amaçlara ulaşma derecesini belirleyen bir performans boyutudur. Etkinlik amaçlara yönelik bir kavramdır. Bu özelliği nedeniyle etkinlik işletme düzeyinde toplam performansı yansıtan en önemli performans boyutudur (Akal, 2000: 15 16). III. Veri Zarflama Analizi Veri zarflama analizi yöntemi; ilk olarak Charnes, Cooper ve Rhodes ( ) tarafından, ürettikleri mal ya da hizmet açısından birbirlerine benzer ekonomik karar birimlerinin göreceli etkinliklerinin ölçülmesi amacıyla geliştirilmiş olan parametresiz bir etkinlik ölçütüdür (Yolalan, 1993: 27). Yöntem, klasik regresyon analizinin doğrudan doğruya uygulanamadığı çok-girdi ve çok-çıktı içeren üretim ilişkilerinde performans karşılaştırması için kullanılmaktadır (Baysal vd, 2005: 68). Veri zarflama analizi, birden çok ölçekle ölçülmüş ya da farklı ölçü birimlerine sahip girdi ve çıktıların karşılaştırma yapmayı zorlaştırdığı durumlarda, karar birimlerinin göreceli performanslarını ölçmeyi amaçlayan doğrusal programlama tabanlı bir tekniktir (Karacaer, 1998: 11). Bu yöntemde girdi ve çıktı birimlerinin ölçekten bağımsız olmaları nedeniyle karar birimlerinin 4

5 değişik boyutlarının aynı zamanda ölçülebilmesi olanağı vardır (Karsak ve İşcan, 2000: 2 3). İstenilen çıktıların elde edilme sürecinde girdilerin hangi seviyeye kadar kullanıldığının belirlenmesinde etkinlik ve verimlilik analizleri çok önemli bir yönetim araçlarıdır. Oran analizi ve parametreli yöntemlerin üstesinde gelemediği durumlar özellikle çok girdili ve çok çıktılı durumlar- için VZA yöntemi çözüme yönelik oldukça geniş olanaklar sunmaktadır (Yeşilyurt, 2003: 87). VZA, benzer (homojen) karar verme ünitelerinin göreceli etkenliğini ölçmeye yarayan birçok faktörlü verimlilik ölçüm modelidir. Çok girdi ve çok çıktı faktörlü bir etkinlik skoru şöyle tanımlanır (Talluri, 2000:8). ağırlıklandırılmış çıktı Etkinlik= (1) ağırlıklandırılmış girdi Veri Zarflama Analizi öyküsü Edwardo Rhodes in Carnegie Mellon Üniversitesindeki doktora çalışmasıyla başlar. W.W. Cooper yönetiminde Edwardo Rhodes, bir eğitim programının etkilerini, psikolojik testlerle yaparak programa katılan ve katılmayanlar arasında göreceli ölçmeye çalışmıştır. Farrell in 1957 deki tek girdi/çıktı teknik etkinlik ölçümünü çoklu girdi/çıktı göreceli etkinlik ölçümüne genişleten Charnes, Cooper ve Rhodes, CCR modeli olarak Veri Zarflama Analizini literatüre sokmuşlardır (Charnes vd, 1994: 3 4). Veri zarflama analizinin geniş ölçüde tanınmasını takiben, yöntemin temel kavram ve prensipleri beraberinde model çeşitlemesini getirmiştir. CCR (Charnes, Cooper, Rhodes) oran moeli, BCC (Banker, Charnes, Cooper) ölçeğe göre getiri modeli, toplamsal model ve çarpımsal model gibi çeşitli modeller geliştirilmiştir (Baysal vd, 2005: 68). A. Veri Zarflama Analizinin Uygulama Alanları Veri Zarflama Analizinin uygulama alanına, üretim, hizmet ve finans sektörlerinden iç ve dış rekabet koşullarında bulunan her ünite girer. Klasik verimlilik analizindeki tekli girdi-tekli çıktıdan farklı olarak çoklu girdi-çoklu çıktı temelinde harekete eden VZA, hızlı kuramsal gelişimi yanında uygulamada da hızlı bir süreç izlemiştir. Hastanelerde, postanelerde, bankacılıkta mahkemelerde, eczanelerde, taşımacılıkta, polis karakollarında ve eğitim kurumları gibi pek çok kamu hizmet alanlarında binlerce çalışma yapılmıştır. Başlangıçta kâr amacı gütmeyen kamu kuruluşlarında karşılaştırmalı verimliliği ölçen VZA, sonraları kâr amaçlı üretim ve hizmet sektörlerinde işletmeler arası teknik verimliliğin ölçülmesinde de yaygın biçimde kullanılmaya başlanmıştır (Gülcü vd, 2004: 92). 5

6 B. Veri Zarflama Analizinin Matematiksel Yapısı Veri zarflama analizinin matematiksel yapısı ilk olarak Charnes, Cooper ve Rhoders tarafından kesirli programlama modeli olarak 1978 de ortaya atılmıştır (Charnes vd., 1978: ). Analiz edilecek problemde her birimin m adet girdisi, s adet çıktısı ve n adette karar birimi olduğu varsayılmıştır. X ij > 0 parametresi, j karar verme birimi tarafından kullanılan i girdi miktarını göstermektedir. Y ij > 0 parametresi, ise j karar verme birimi tarafından üretilen çıktı miktarını göstermektedir. Bu karar problemi için karar değişkenleri, k karar verme biriminin i girdileri ve r çıktıları için vereceği ağırlıklardır. Bu ağırlıklar sırasıyla v ve u olarak gösterilmektedir. Kesirli doğrusal programlama ik rk modelinin amaç fonksiyonu, k karar verme birimi için toplam ağırlıklandırılmış çıktıların toplam ağırlıklandırılmış girdilere oranının enbüyüklenmesi olarak tanımlanmıştır (Atan, 2003: 76; Talluri, 2000: 8; Tarım, 2001: 49). Amaç fonksiyonu: s u y 1 rk rk Enb h = r = m ;k = 1,2,...,n k v x i = 1 ik ik Kısıtlayıcılar: s u y r = 1 rk rj m 1 ;j = 1,2,...,n (2) v x i = 1 ik ij Pozitif kısıtlama: u 0; r = 1,2,...,s rk v 0; i = 1,2,...,m ik Yukarıda verilen kesirli programlama modelinin doğrusal programlama modeline dönüştürülmesi ile CCR veri zarflama modeli oluşturulabilir (Oral, Kettani ve Yolalan, 1992: ; Charnes, Cooper ve Rhoders, 1981: 675). Amaç fonksiyonu: s Enb h = u y k k = 1 rk rk Kısıtlayıcılar: k = 1,2,...,n 6

7 s m u y 0 ; j= 1,2,...,n 1 rj v x rk r i 1 ik ij = = (3) m v x = 1 i = 1 ik ik Pozitif kısıtlama: u 0; r = 1,2,...,s rk v 0; i = 1,2,...,m ik Yukarıdaki problem, bütün karar verme birimlerinin etkinlik skorlarını belirlemek için n defa işlev görür. Her bir karar verme biriminin etkinlik skorlarını eniyilemek için ağırlıklandırılmış girdi ve çıktıları seçilir. Genel olarak bir karar verme biriminin etkinlik skoru 1 e eşit ise etkin, 1 den düşük ise etkin değildir (Talluri, 2000: 8). Veri zarflama analizi karar verme birimlerinin etkinlik değerlerini ölçerken mutlak etkinlik değerlerini vermez, birbirlerine göre ne kadar etkin olduklarını ortaya koyar. Ancak mutlak en iyiye göre nerede olduklarını göstermez (Atan, 2003: 77). IV. Uygulama Mezunlarından 2008 KPSS sınavına katılan 31 adet kamu yönetimi bölümü (ikisi siyaset bilimi ve kamu yönetimi olmak üzere) vardır. Bu 31 adet karar verme birimi için girdi olarak eğitim süreleri olan 4, çıktı olarak ise KPSS 2008 sınavında, Genel Yetenek, Genel Kültür ve Hukuk, İktisat, İşletme, Maliye, Muhasebe, Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkiler, Ekonometri, İstatistik, Kamu Yönetimi, Uluslararası İlişkiler testlerinden elde edilen ham puanlar alınmıştır. KPSS 2008 sınavı Lisans düzeyi A Grubu ve Öğretmenlik içindir. Kamu kurum ve kuruluşları, adayları, KPSS puanlarına göre çağıracaklar, giriş sınavı yapmayacak olan kamu kurum ve kuruluşları atamalarda doğrudan KPSS puanlarını kullanacaklardır (2007 KPSS Kitabı:11). Adayların KPSS puanları, Genel Yetenek, Genel Kültür olmak üzere 2 genel ve Hukuk, İktisat, İşletme, Maliye, Muhasebe, Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkiler, Ekonometri, İstatistik, Kamu Yönetimi, Uluslararası İlişkiler Olmak Üzere 10 alan soruları temel alınarak hesaplanmıştır. Alan sorularının kapsamları ve yaklaşık ağırlıkları ise aşağıdaki gibidir. 7

8 Tablo KPSS DE UYGULANAN TESTLERİN KAPSAMLARI Hukuk 1) Anayasa Hukuku 2) İdare Hukuku ve İdari Yargı 3) Ceza Hukuku 4) Medeni Hukuk 5) Borçlar Hukuku 6) Ticaret Hukuku 7) İcra ve İflas Hukuku 1) İktisadi Doktrinler Tarihi 2) Mikro İktisat 3) Makro İktisat 4) Para-Banka-Kredi 1) Temel Kavramlar 2) İşletme Yönetimi 3) Üretim Yönetimi 1) Maliye Teorisi 2) Kamu Gelirleri 3) Kamu Giderleri 4) Kamu Borçları İktisat %30 %30 %20 İşletme %25 %25 Maliye 5) Uluslar arası İktisat 6) Kalkınma-Büyüme 7) Türkiye Ekonomisi 4) Pazarlama Yönetimi 5) Finansal Yönetim 5) Bütçe 6) Vergi Hukuku 7) Maliye Politikası Muhasebe 1) Genel Muhasebe 2) Mali Tablolar Analizi %70 3) Ticari Aritmetik 4) İhtisas Muhasebesi Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkiler 1) İş ve Sosyal Güvenlik %45 2) Çalışma Ekonomisi Hukuku 3) Yönetim ve Çalışma a) İş Hukuku %20 Psikolojisi b) Sosyal güvenlik 4) Yönetim ve Çalışma hukuku %25 Sosyolojisi 1) Ekonometrik Tahmin ve Tahmin Ediciler 2) Tahmin Sonuçlarının Ekonomik ve İstatistiksel Olarak Değerlendirilmesi, Hipotez Testleri 3) Kukla Değişkenler ve Bağımlı Değişkenin Öngörüsü Ekonometri 4) İçsel Bağıntı Sorunu 5) Değişken Varyans ve Çoklu Bağıntı Sorunları 6) Tanımlama Sorunu ve Gecikmesi Dağıtılmış Değişkenler 7) Eşanlı Denklem Sistemleri 8) Zaman Serisi Modellemesi %20 %20 %45 8

9 Tablo KPSS DE UYGULANAN TESTLERİN KAPSAMLARI (devam) İstatistik 1) Olasılık-Matematiksel 7) Deney Tasarım İstatistik 8) Örnekleme (Araştırma 2) Yöneylem Araştırması Teknikleri, Anket (Karar ve Oyunlar Kuramı Dâhil) 3) Çok Değişkenli Analizler 4) Parametrik Olmayan Testler 5) Uygulamalı İstatistik 6) Zaman Serileri Düzenleme Dâhil) 9) Sayısal Çözümleme 10) Doğrusal Cebir 11) Regresyon Analizi 1) Siyaset Bilimi 2) Anayasa 3) Hukuk 4) Yönetim Bilimleri 5) Yönetim Hukuku Kamu Yönetimi 6) Kentleşme ve Çevre Sorunları 7) Sosyoloji 8) Türk Siyasal Hayatı (Osmanlı dan Günümüze Siyasal Olaylar) Uluslararası İlişkiler 1) Uluslararası İlişkiler %35 3) Siyasi Tarih %30 Teorisi 2) Uluslar arası Hukuk %35 Çalışmada kullanılan kısaltmalar ise şöyledir: ES: Eğitim süresi GY: Genel Yetenek GK: Genel Kültür HUK: Hukuk İKT: İktisat İŞL: İşletme MAL: Maliye MUH: Muhasebe ÇEKO: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri ilişkiler EKON: Ekonometri İST: İstatistik KYM: Kamu Yönetimi UAİ: Uluslar arası ilişkiler 9

10 Kamu Yönetimi (Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi) Bölümleri GY{O] Tablo 2: Bölümlere Göre 2008 KPSS Ortalamaları GK{O} HUK{O} İKT{O} İŞL{O} MAL{O} MUH{O} ÇEKO{O} EKON{O} İST{O} KYM{O} UAİ{O} A.İzzet Baysal KYM 33,31 30,46 5,82 5,36 4,12 9,31 2,22 8,13-0,14 0,78 10,33 3,24 A. Kocatepe KYM 36,17 26,53 3,96 4,47 2,04 6,30 1,10 6,98 0,04 0,80 6,83 3,71 Akdeniz KYM 37,25 32,12 7,17 6,34 3,21 10,95 3,25 7,59 0,34 0,69 10,23 4,42 Ankara KYM 46,88 41,13 11,89 13,78 4,70 19,59 5,80 10,23 0,59 1,35 16,83 7,56 Balıkesir KYM 36,49 22,56 5,21 2,79 2,38 5,29 1,26 5,07 0,37 0,86 5,80 5,15 Cumhuriyet KYM 32,11 32,17 5,68 5,48 2,51 9,41 2,22 7,08 0,19 0,49 7,49 3,83 Çanakkale KYM 35,18 29,12 5,24 4,91 3,12 8,69 2,10 6,84 0,29 0,64 7,07 4,24 Dokuz Eylül KYM 39,07 34,87 7,81 9,20 4,00 13,87 3,84 9,38,,,,,,, 0,52 10,72 5,26 Dumlupınar KYM 33,60 29,84 5,33 5,16 3,72 8,44 2,07 7,48 0,13 0,88 7,23 4,46 Fatih KYM 28,80 29,17 6,71 4,70 3,96 8,35 1,17 6,78 0,22 1,64 10,00 4,67 Gazi KYM 39,70 36,04 9,38 8,87 3,17 15,08 4,48 8,08 0,19 0,65 11,84 4,14 G.O. Paşa KYM 34,08 28,09 5,14 4,68 2,69 6,67 2,37 7,70 0,31 0,73 7,61 4,07 Hacettepe KYM 42,91 38,62 10,08 12,02 4,42 18,49 6,55 9,77 0,25 1,23 13,97 6,57 İnönü KYM 33,04 32,01 5,74 4,99 3,15 8,96 2,91 7,32 0,41 0,18 7,57 3,73 İstanbul KYM 39,17 36,61 9,31 11,10 4,18 16,60 4,90 7,84 0,26 0,58 13,01 5,87 K. Maraş KYM 34,26 29,37 5,24 5,58 2,79 9,17 1,45 6,50 0,08 0,46 8,00 3,46 Karadeniz T. KYM 36,03 29,78 5,93 5,30 2,15 9,46 2,02 8,14 0,20 0,50 8,39 4,17 Kırıkkale KYM 35,45 31,05 6,12 5,76 1,90 9,62 2,55 5,61 0,02 0,57 7,94 3,52 Marmara KYM 40,94 32,26 5,51 6,87 4,40 9,30 2,73 9,33 0,51 0,29 8,39 7,93 Mersin KYM 38,24 33,99 6,65 6,06 2,61 10,67 2,98 7,59-0,05 0,70 11,26 3,40 Muğla KYM 34,52 29,02 5,06 5,72 3,05 8,93 2,16 6,98 0,19 0,55 8,88 3,68 Mustafa Kemal KYM 36,03 30,44 4,94 4,31 1,89 7,06 2,11 7,34 0,16 0,72 8,06 3,51 Niğde KYM 38,10 27,93 4,20 5,84 4,21 7,99 1,90 8,77-0,90 1,22 8,46 5,08 Pamukkale KYM 36,84 29,65 6,90 5,99 2,53 10,00 3,21 5,87 0,08 1,15 8,72 3,26 Sakarya KYM 34,73 31,39 5,67 5,75 3,17 10,07 2,27 6,81 0,09 0,66 9,76 4,45 Selçuk KYM 34,54 30,36 6,18 6,32 2,76 10,67 2,80 6,43 0,20 0,60 8,95 3,12 S. Demirel KYM 33,29 31,66 6,32 5,18 2,55 9,61 1,97 7,07 0,05 0,51 8,08 4,05 Trakya KYM 34,35 28,47 5,58 4,54 3,97 9,74 2,04 8,72 0,35 0,79 8,62 4,24 Uludağ KYM 35,46 32,96 7,17 8,07 3,54 12,68 3,58 7,79 0,17 0,90 10,49 4,13 Kocaeli SB ve KYM 38,64 31,54 6,19 6,39 3,37 9,80 2,61 6,38 0,04 0,88 10,42 4,26 ODTU SB ve KYM 50,36 38,00 8,65 11,37 4,75 13,80 5,52 9,45 0,25 2,47 13,03 7,25 10

11 Tablo 3: EMS Paket Programı ile Analiz Sonuçları 11

12 Tablo 4: Süper Etkinlik Komutuyla EMS Paket Programı Sonuçları 12

13 Başarı Sırası 1. Tablo 5: Bölümlerin Başarı Sırası BÖLÜMLER SKORLARI % Ankara KYM 100 Hacettepe KYM 100 Marmara KYM 100 ODTU SB ve KYM Dokuz Eylül KYM 91,69 3. Niğde KYM 89,10 4. İstanbul KYM 89,01 5. A.İzzet Baysal KYM 87,74 6. Gazi KYM 87,62 7. Trakya KYM 85,24 8. Fatih KYM 83,40 9. Mersin KYM 82, Uludağ KYM 80, Kocaeli SB ve KYM 79, Karadeniz T. KYM 79, Akdeniz KYM 78, Dumlupınar KYM 78, Cumhuriyet KYM 78, İnönü KYM 77, S. Demirel KYM 76, Sakarya KYM 76, Balıkesir KYM 76, Kırıkkale KYM 75, Mustafa Kemal KYM 75, Pamukkale KYM 75, G.O. Paşa KYM 75, Selçuk KYM 73, Çanakkale KYM 72, A. Kocatepe KYM 72, K. Maraş KYM 72, Muğla KYM 72,11 13

14 Tablo 5 ten görüleceği üzere, % 100 skorla etkin sınırı dört bölüm oluşturmuştur. Bunlar Ankara, Hacettepe ve Marmara Kamu Yönetimi bölümü ile ODTU Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi bölümüdür. Bu bölümler başarı sıralamasında birinciliği paylaşırken, Dokuz eylül Kamu Yönetimi ikinci, Niğde Kamu Yönetimi bölümü üçüncü ve % 72,11 skorla Muğla Kamu Yönetimi bölümü sonuncu olmuştur. EMS paket programının süper etkinlik komutuyla çalıştırılması ile de etkin sınırda yer alan bölümlerinde kendi aralarındaki başarı sıralamasını görmek mümkündür. Tablo 4 bu sonuçları içermektedir. Buna göre 31 bölümün yeni sıralaması Tablo 6 da verilmiştir. 14

15 Tablo 6: Süper Etkinlik Komutuyla Bölümlerin Başarı Sırası Başarı Sırası BÖLÜMLER SKORLARI % 1. ODTU SB ve KYM 164,35 2. Ankara KYM 155,16 3. Hacettepe KYM 112,93 4. Marmara KYM 104,89 5. Dokuz Eylül KYM 91,69 6. Niğde KYM 89,10 7. İstanbul KYM 89,01 8. A.İzzet Baysal KYM 87,74 9. Gazi KYM 87, Trakya KYM 85, Fatih KYM 83, Mersin KYM 82, Uludağ KYM 80, Kocaeli SB ve KYM 79, Karadeniz T. KYM 79, Akdeniz KYM 78, Dumlupınar KYM 78, Cumhuriyet KYM 78, İnönü KYM 77, S. Demirel KYM 76, Sakarya KYM 76, Balıkesir KYM 76, Kırıkkale KYM 75, Mustafa Kemal KYM 75, Pamukkale KYM 75, G.O. Paşa KYM 75, Selçuk KYM 73, Çanakkale KYM 72, A. Kocatepe KYM 72, K. Maraş KYM 72, Muğla KYM 72,11 15

16 V. Sonuç ve Değerlendirme Türkiye de Fakülte mezunlarının tek seçeneği kamu sektöründe bir işe girmek değildir. Ancak kamu sektöründe bir işe yerleşmek isteyen üniversite mezunları için OSYM tarafından periyodik olarak yapılan KPSS sınavına girmek bütün devlet memurlukları için ön koşuldur. KPSS sınavlarında adayların yanıtladıkları testlerden aldıkları puanlar esas alınarak 120 çeşit KPSS puanı hesaplanmaktadır. Bu sınavlarda faklı bölümler için farklı testler sunulmaktadır. Bütün adaylar sınavlara genel yetenek, genel kültür ve seçmeli olarak sunulan yabancı dil testleriyle dört oturumluk sınavların birinci oturumuna başlarlar. Hiç şüphesiz bu sınavlardan alınan puanların bir bölüm için mutlak başarı göstergesi olduğu söylenemez. Çünkü üniversite mezunlarının kendiişlerini kurma, özel sektörde bir işe girme, akademik kariyer yapma ve akademisyen olma gibi seçeneklerinin yanında üniversite okumayı bir işe yerleşme olarak ta düşünmeyenlerin var olacağı açıktır. Ancak ÖSYM nin yayınladığı KPSS sonuçları kitapçığındaki sınava katılan aday sayıları ile fakültelerin mezunlarının sayısı birbirine çok yakın olduğundan da anlaşılacağı üzere mezunların çoğunluğu bu sınavlara katılmaktadır. Üniversitelerin bilim ve teknoloji üretmek gibi birçok misyonunun yanında çağın gereklerine ayak uydurabilen, bilgi ve teknolojiyi üretebilen ve kullanabilen donanımlı bireyler yetiştirmek gibi de bir misyonu vardır. Üniversiteler bu misyonlarını ne derece yerine getirebildiklerini çeşitli yöntemlerle ölçerek görebilirler. Mezunlarının da üniversitelerin bir çıktısı oldu düşüncesinden hareketle mezunlarının yetişmişlik düzeylerinin ölçülmesi önem taşımaktadır. Bu bağlamda mezunlarının KPSS sınavlarındaki başarı düzeyleri önemli bir gösterge olacaktır. Tablo 2 de verilen değerler, 31 üniversitenin kamu yönetimi bölümlerinin genel kültür, genel yetenek ve 10 branş dersten alınan ham puan ortalamalarıdır. Yine çalışmamızda gerekli görmediğimiz için vermediğimiz ancak OSYM nin yayınladığı sonuçlarda bu bölümlerin genel, grup ve kendi üniversiteleri içerisindeki başarı sıraları da verilmiştir. Ancak bu ham puan ortalamalarına ve sıralama durumlarına bakıldığında her bir fakültenin her bir branş için sıralamasının farklı olduğu görülecektir. Bu nedenle çalışmada bütün bu verilerin bir arada düşünülerek başarı skorları hesaplanmıştır. Tablo 6 daki analiz sonuçlarına göre 4 bölüm etkin sınırı oluşturmaktadır. Bunlar, ODTU Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi, Ankara Kamu Yönetimi, Hacettepe Kamu Yönetimi ve Marmara Kamu Yönetimi bölümleridir. Tablo 5 te bu bölümlerin skorları, etkin sınırı birlikte oluşturduklarından 0 olarak verilmişken 0 ün üzerindeki skorlarla Tablo 6 da bu bölümlerinde kendi aralarındaki sıralaması verilmiştir. Buna göre ilk iki sırayı ODTU ve Ankara alırken üçüncü ve dördüncü sırayı Hacettepe ve Marmara almıştır. 16

17 Etkin sınırda yer alamayan bölümlerden Dokuz Eylül Kamu Yönetimi Bölümü %91,69 skorla %90 ın üzerine çıkabilmiştir. Niğde, İstanbul, Abant İzzet Baysal, Gazi, Trakya, Fatih, Mersi ve Uludağ Kamu Yönetimi Bölümleri olmak üzere sekiz bölümün skoru %80 ile %90 arasında yer almıştır. Kalan 18 bölümün ise etkinlik skorları %70 ile %80 arasında yer almıştır Bu sonuçlar, çalışma kapsamında yer alan 31 adet bölüm için öğretim performansı anlamına gelmektedir. Her bir bölümün ilgilileri, bu sonuçlara bakarak göreceli olarak başarım düzeylerinin nerede olduklarını görebilirler. Daha önceden de belirtildiği gibi bu başarım düzeyleri mutlak en iyiye göre değildir. En azından KPSS sınavını başarım düzeyi ölçütü olarak alacaklar için mutlak en iyi, ilgili testlerden tam puan almak anlamına gelir. Bu nedenle etkin sınırda yer alan ODTU, Ankara, Hacettepe ve Marmara Kamu Yönetimi bölümlerinin de mutlak anlamda en iyi olmadıkları düşünülmeli ve mutlak en iyiyi yakalamak için çalışmalar yapılmalıdırlar. Etkin sınırda yer almayan diğer bölümlerin ilgilileri de, Tablo 5 ve Tablo 6 daki etkinlik skorlarına bakarak öncelikle etkin sınıra yaklaşabilmeyi hedeflemelidir. Benzer öğretim programlarına sahip oldukları halde neden etkin sınırda olmadıklarını araştırmalı ve buna göre önlemler almalıdırlar. 17

18 KAYNAKÇA Akal, Z. (1992), İşletmelerde Performans Ölçüm ve Denetimi: Çok Yönlü Performans Göstergeleri, MPM Yayınları, No: 473, Ankara. Atan, M. (2003), Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi ile Bilânçoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analizi, Ekonomik Yaklaşım Dergisi, sayı 48, cilt 14, ss Baysal, M. E. (1999), Veri Zarflama Analizi ile Ortaöğretimde Performans Ölçümü, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Baysal, M. E., Alçılar, B., Çerçioğlu, H. ve Toklu, B. (2005), Türkiye deki Devlet Üniversitelerinin 2004 Yılı Performanslarının Veri Zarflama Yöntemi ile Belirlenip Buna Göre 2005 Yılı Bütçe Tahsislerinin Yapılması, SAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt: 9, sayı 1, ss.67-73, Sakarya. Besen, F. B. (1994), Performans Yönetim Sistemi ve Veri Zarflama Analizinin Sağlık Sektöründe Uygulanması, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi) İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Charnes, A., W. W. Cooper and E. Rhodes (1978). Measuring The Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research,, Vol.2, ss Charnes, A., Cooper, W.W. Lewin A.Y. ve Seiford, L. M. (1994), Data Envelopment Analysis: Theory, Methodoloji and Application, Kluwer Academic Publishers. Farrell, M.J. (1957). The Measurement of Productivite Efficiency, Jorunal of Royal Statistical Society, A, 120: Gülcü, A (2004). Özel Hastanelerin Yıllarına Ait Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Görece Verimlilik Analizi, Verimlilik Dergisi, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, 2004 (3), Ankara, ss Gülcü, A., Tutar, H. ve Yeşilyurt, C. (2004). Sağlık Sektöründe Veri Zarflama Analizi Yöntemi ile Verimlilik Analizi, Seçkin Yayınları, Ankara. Karacaer, Ş. (1998). Antalya Yöresindeki 4 ve5 Yıldızlı Otellerde Toplam Etkinlik Ölçümü: Bir Veri Zarflama Analizi Uygulaması, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü), Ankara. Karsak, E. ve İşcan, E. F. (2000), Çimento Sektöründe Göreli Faaliyet Performansının Ağırlıklı Kısıtlamaları ve Çapraz Etkinlik Kullanarak Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt:11, Sayı:3, ss

19 Kettani, O. M., ve Yolalan, O.R. (1992). An empirical study on analyzing the productivity of bank branches. IIE Transactions, Vol. 24, ss Özeren, B. ve Aral, C. S. Yönetim ve Hesap verme Sorumluluğu Amaçları Bakımından Performans Bilgisi (2002), Sayıştay yayınları araştırma inceleme ve çeviri dizisi No:21, Ankara Şimşek, S. (2000), Fen Bilimlerinde Değerlendirmenin Önemi, Milli Eğitim Dergisi, sayı: 148, Ankara. Talluri, S. (2000). Data Envelopment Analysis: Models and Extensions, Production/Operations Management Decision Line. Tarım, A. (2001), Veri Zarflama Analizi Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı, Sayıştay Yayınları araştırma inceleme ve çeviri dizisi No: 15, Ankara. Yeşilyurt, C. (2003), Matematik Programlama Tabanlı Etkinlik Ölçüm Yöntemlerinden Veri Zarflama Analizi ile Orta Öğretimde Etkinlik Ölçümü (Yayınlanmamış Doktora Tezi), Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sivas. Yeşilyurt, C. ve Alan, M. A., (2003), Fen Liselerinin 2002 Yılı Göreceli Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi (VZA) ile Ölçülmesi, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt 4, sayı 2, ss , Sivas. Yolalan, R. (1993). İşletmeler arası Göreli Etkenlik Ölçümü, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları: No: 483, Ankara. 19